熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

原那須信他

著
COVID-19 新規感染者数と感染動向の地域間比較のための新たな指標と人口関連因子の影響に関する検討
那須信*，中牟田真帆**，堀碧香**

A new index for Geographic Comparison of COVID-19 infection
Makoto Nasu*, Maho Nakamuta **, Aoka Hori **Abstract: Since December 2019, COVID-19 has been an ongoing pandemic disease around the world, including in Japan.
To take public health and social measures to prevent the spread of COVID-19, we need to grasp daily infection status aswell as the domestic expansion of infection. Considering that “the case number of infections” strongly reflects thepopulation gaps living in a territory in Japan, an effective scaling is required for geographic comparison. “The scaled casenumber of infections by the population” is sometimes used for geographic comparison at a prefectural level in Japan.
However, we showed that it persisted to be strongly co-related to “the population by prefecture” through the first to fifth
waves of infections, indicating that it is dependent on the population gaps. The effective reproductive number (Rt) is themean number of additional infections caused by an initial infection at a specific time, t. We investigated whether thepower of Rt was free from the population gaps and revealed that the correlation coefficients between “the scaled casenumber of infections by the population to the power of Rt (^Rt)” and “the population by prefecture” were low among thesecond, the fourth, and the fifth waves of infections. The inverse correlation between “the scaled case number of infections
by the population^Rt” and “the rate of aging” were moderate, supporting the hypothesis that the non-elderly population
contributed to the spread of infections. These tendencies were verified by the geographic comparison among Japanesecities designated by ordinance. We propose that “the scaled case number of infections by the population^Rt” can be used
as an effective index for geographic comparison of infection status in Japan．
Key words: COVID-19, geographic comparison, the case number of infections, the scaled case number of infections,the effective reproductive number
受付日

2022 年 10 月 21 日 採択日*熊本大学大学院生命科学研究部
投稿責任者：那須信2023 年 1 月 19 日

健康科学講座**熊本大学医学部保健学科

mnas@kumamoto-u.ac.jp

Ⅰ．緒言

COVID-19 の特徴として、感染力が高いこと、感染すると多くは軽症の呼吸器症状を呈しながら一部重COVID-19 と命名された新型コロナウイルス感染症化すること、長期化率 6%程度、致死率 1%程度と症は、2019 年 12 月中国武漢市での感染報告以来、高い頻度で報告されること、当初はワクチンや特効世界的に広がり感染の昇降を繰り返しながら現在ま薬など利用できる医療がなかったことなどが挙げらでパンデミック（世界的大流行）は続いている 1-3)。

れる 4)。WHO（世界保健機関）は、2020 年 1 月 30

9熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

那須信他

日に最高度の警戒が必要な「国際的に懸念される公県市区町村別面積調」（2021 年（令和３年）1 月 1 日衆衛生上の緊急事態」と宣言、同年 3 月 11 日にパン現在）を元に算出した 13)。

デミックに至っていることを表明し各国の対策強化を求めた 2,3)。日本国内では 2020 年 1 月 15 日に初め

2.

COVID-19 関連データての感染が報告され、以降都心部から日本全国に感2020 年 1 月 16 日から 2021 年 10 月 31 日までを本染が広がり全国的に普段の生活の変化を余儀なくさ研究における調査対象期間とした。新規感染者数の5)れた 。

拡大と縮小を表す感染の”波”は、大阪府感染症情毎日の COVID-19 新規感染者数は、国内各所の保報センターの定義を採用した（第 1 波: 2020/1/16〜

健所の報告をベースに地域ごとの感染者数として報2020/6/13（149 日）; 第 2 波: 2020/6/14〜2020/10/9

告される。地域ごとの新規感染者数の日ごとの動向（117 日）; 第 3 波: 2020/10/10〜2021/2/28（141 日）;

把握は、感染の拡大と縮小を把握するために有効で第 4 波: 2021/3/1〜2021/6/20（111 日）; 第 5 波:ある。また地域間の動向の違いは、感染の拡大と縮2021/6/21〜2021/10/31（132 日））14)。

小の地理的情報として日本国内の保健衛生を検討す都道府県別の新規感染者数は、各都道府県が発表る手がかりになる。しかし、新規感染者数は地域にする日ごとの感染者数を NHK が集計し web 公開す暮らす人口に依存し、人口の異なる地域の感染者数るデータを利用し期間ごとに集計した 15)。政令指定を単純比較することはできない。また、感染拡大の都市別の新規感染者数は、各政令指定都市の公開デ阻止のためには感染拡大に寄与する因子を適切に特ータを利用した（公開データの見付からなかった新定することが必要である。人口が密になっている地潟市と大阪市は本解析から除外した）。国内全体の実域や若者の活動が高い地域では、密であることや若効再生産数 (Rt)は、「直近 7 日間の全国新規陽性者年層が感染拡大に寄与しているとの見方もある一方数／その前 7 日間の全国新規陽性者数」で各日算出

6-9)、人口密度の高い地域は、経済の中心として比較した。感染拡大を表す Rt ≧ 1 の実効再生産数につ的若者が集まりやすく交通網も発達する傾向にありいて期間ごとに平均値を算出し期間ごとの実効再生関連の有無は区別しにくい。本研究では、新規感染産数とした 16,17)。

者数を用いて人口の異なる地域間で感染の動向を比較するため、人口に依存する要素を排除する方策を3.

検討した。

地理情報システム
人口データの日本白地図上への可視化は、総務省統計局提供の地理情報システム「jSTATMAP」を利用

II．方法

し、人口データは jSTATMAP 内にデフォルトで提供される 2020 年国勢調査のデータを利用した 18)。

1.

人口関連データ
都道府県別総人口および高齢化率（65 歳以上人口4.

統計分析の総人口に占める割合）は、総務省統計局が公表す各因子間の関連性は Microsoft Excel が算出する相る「人口推計（2019 年（令和元年）10 月 1 日現在）」

関係数 (R) の大きさより判断した。回帰方程式の当を利用した

10)てはまりの良さは図中に R2 で示した。

。政令指定都市の総人口および高齢化率は、総務省が公表する「[総計]令和 4 年住民基本III．結果

台帳年齢階級別人口（市区町村別）」（2022 年（令和4 年）1 月 1 日現在）を元に算出した11)。都道府県別人口密度（単位面積当たりの人口 (人/km2)）は、総務省統計局公表の「第六十五回日本統計年鑑

平成28 年」から都道府県別面積（平成 25 年）を元に12)1.

人口関連因子
新規感染者数は感染の媒体となる人の数、すなわ、ち人口の大きさに依存すると期待される。実際に、都市別人口密度は、国土地理院公表の「全国都道府都道府県別「総人口」および 2020 年 1 月 16 日から10熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

図1

那須信他

都道府県別人口関連因子の地理情報と相関関係（都道府県別総人口の地理情報 (A)、COVID-19 新規感染者数の地理情報 (B)、日本地図上に 5 段階（色別）で表す。都道府県別人口関連因子間の相関関係 (C-E)；総人口人口密度関係 (C) 、総人口-高齢化率関係 (D)、人口密度-高齢化率関係 (E)）

2021 年 10 月 31 日までの「COVID-19 新規感染者数」化率」は、三因子間で正負の違いはあるものの互いを日本地図上に 5 段階で表すと、類似性が高いことに相関性の高い人口関連因子であることが確認されがわかる（図 1A,B）。また、都道府県別「総人口」、た。一般的に COVID-19 感染が広まる地域は、人口「人口密度」、「高齢化率」の間の関連性を互いの相が多く、人口密度が高く、高齢化率が低い地域であ関関係から検討した。「総人口-人口密度」は極めてることがわかる。

強い相関関係が見られ（R=0.90, 図 1C）「、高齢化率」
は「総人口」および「人口密度」と中程度の負の相2.

都道府県別総人口と新規感染者数の関連性関関係が見られた（それぞれ R=-0.66, 図 1D; R=-0.61,

新規感染者数はどの程度人口の大きさに影響を受

図 1E）。都道府県別「総人口」、「人口密度」、「高齢けるのか、より詳しく調査することにした。ここで、

図2

日ごとの国内新規感染者数推移（点線, 第 1 縦軸）と実効再生産数 (実線, 第 2 縦軸)

11熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

図3

那須信他

都道府県別総人口と都道府県別感染拡大状況の関係（波ごとの新規感染者数の関係 (A),人口で基準化した波ごとの新規感染者数の関係 (B)）

COVID-19 の感染は 2020 年 1 月以来継続的に続いて次に、「新規感染者数/人口(10 万人)」と「総人口」のいるが、”波”と表現される一定期間ごとに増減を繰

関連性を検討したところ、相関係数は人口で基準化り返しており感染状況は各波によって異なる可能性

しない場合に比べてやや低いが R=0.5〜0.87 と中程が考えられた（図 2）。2021 年 10 月 31 日までの期間

度に高かった（第 2 波, R=0.65; 第 3 波, R=0.87; 第 4には第 1〜5 波までが含まれる 14)。波ごとの特性を波, R=0.50; 第 5 波, R=0.67; 図 3B）。このことから、合わせて検討する目的で、波ごとの新規感染者数を「人口当たりの新規感染者数」は、依然として各地集計した。ただし第 1 波の当初、COVID-19 の国内域の人口格差を反映する人口関連因子であり感染状への感染拡大は大都市に集中し、全国的な感染拡大

況を地域間で比較するための数値として適当ではなまで最大 3 ヶ月の時間的隔たりが生じた 19,20)。第 1

いと言える。

波は全国的な比較に適さないと考え、以降の分析から除外した。第 2〜5 波までの都道府県別「新規感染3.

実効再生産数と感染拡大の関連性者数」と「総人口」の関係を調べたところ、いずれ集団内の人と人の繋がりは多対多のネットワークの期間においても極めて強い相関関係が見られたを形成する。人口はネットワーク内の点、人と人の（第 2 波, R=0.89; 第 3 波, R=0.95; 第 4 波, R=0.91;

繋がりは枝と表現され、感染は枝で起こる。枝の数

第 5 波, R=0.95; 図 3A）。
「新規感染者数」は地域のは人口に対して指数関数的に増えるが、指数の大き人口に強く依存することが改めて確認された。
「新規さはウイルスや細菌の感染力によって異なり、集団感染者数」それ自体は地域の人口的特性を反映するとしての活動量や感染対策を含めた人々の接触行動ため、感染拡大の大きさを地域間で比較する指標にによっても影響を受けるため一定数を定めることはなりえないことを意味する。

できない 16)。
「実効再生産数 (Rt)」は、1 人の感染者

最近の一部報道では、人口当たりの新規感染者数「新が平均して何人に感染させるかを表す指標であり、規感染者数/人口(10 万人)」が日本国内各地域の感染感染力と行動選択の結果として現れる感染の拡大状状況を伝える指標として使用されている 21)。そこで況を表す。実効再生産数が 1 を超えるとき感染は拡12熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

図4那須信他

都道府県別人口関連因子と人口^Rt で基準化した波ごとの新規感染者数の関係（総人口との関係 (A)、人口密度との関係 (B)、高齢化率との関係 (C)）

大へ向かい、1 を下回ると感染拡大はピークを迎え

波で R=0.13〜0.26 と低かった（第 2 波, R=0.13; 第 3て縮小へ向かう。また、実効再生産数が 1 を超えた

波, R=0.71; 第 4 波, R=0.26; 第 5 波, R=0.18; 図 4A）。

ときの数値の大きさと、1 を超える期間の長さは感「人口密度」と「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」の染の拡大を表す指標となる。人口の「実効再生産数」関係も、「総人口」と似た傾向となった（第 2 波,べき乗を取った数値は、感染の広がりに与る枝の数

R=0.22; 第 3 波, R=0.64; 第 4 波, R=0.27; 第 5 波,に相当すると考えられる。そこで、「新規感染者数/R=0.25; 図 4B）。一方、「高齢化率」との関係は、第人口(10 万人)^Rt」と「総人口」との関連性を検討し2,4,5 波で R=-0.65〜-0.59 と中程度の負の相関を示した。国内全体の実効再生産数は、第 1 波では感染対た（第 2 波, R=-0.59; 第 3 波, R=-0.79; 第 4 波, R=-

策当初の混乱もあり比較的高い数値を示しながら大0.59; 第 5 波, R=-0.65; 図 4C）。
「新規感染者数/人口きく変動が見られる一方、第 2〜5 波は比較的安定し(10 万人)^Rt」は、第 2,4,5 波では「総人口」に依存た数値を示した（第 1 波, Rt=2.886; 第 2 波, Rt=1.517;

しない数値として地域間の感染状況を比較する指標

第 3 波, Rt=1.220; 第 4 波, Rt=1.200; 第 5 波, Rt=1.383,として有効である可能性を示した。一方、「新規感染いずれも期間内平均値; 図 2）。
都道府県別「総人口」

者数/人口(10 万人)^Rt」は「高齢化率」との関連を示と「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」との関連性は、唆した。

第 3 波で比較的強い正の相関が見られたが、第 2,4,513

熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

図5

那須信他

都市別人口関連因子間の相関関係（総人口-人口密度関係 (A) 、総人口-高齢化率関係 (B)、人口密度-高齢化率関係 (C)）都道府県別人口関連因子と人口^Rt で基準化した波ごとの新規感染者数の関係（総人口との関係(A)、人口密度との関係 (B)、高齢化率との関係 (C)）

4.

都市別データIV．考察

人口構成の異なる集団データとして政令指定都市が公表するデータを用いて結果の妥当性を再検証した。最初に、都市別「総人口」、「人口密度」、「高齢国内の「新規感染者数」を各地域別に比較するこ化率」の関連性を検討した（図 5A-C）。都市別「人とで、国内の感染の拡大状況について有意義な情報

口密度」は、「総人口」および「高齢化率」とは中程を得ることができる。しかし、「新規感染者数」は人度の相関関係が見られ（それぞれ R=0.61, 図 5A; R=-口関連因子であることから、単に「新規感染者数」0.68, 図 5C）、「高齢化率」と「総人口」はその相関の地域間の比較は「人口」の地域間比較を反映する度はかなり弱かった（R=-0.33, 図 5B）。都市別「人に過ぎなかった。さらに、人口で基準化した新規感

口密度」は人口関連因子であるが、都市別「高齢化染者数である「新規感染者数/人口(10 万人)」も依然率」は人口に強く依存しない因子であり、都道府県として人口関連因子であることが示された。人口規別データと都市別データは人口依存性の異なるデー模の異なる地域間で感染動向を比較するためには、タとわかった。都市別人口データを用いて、「新規感人口に依存しない感染状況を評価する指標が必要と染者数/人口(10 万人)^Rt」と「総人口」、「人口密度」、なる。
「新規感染者数」と「人口」の回帰方程式から「高齢化率」との関連性を検証した。都市別「新規の逸脱で比較することも考えられるが、どのような感染者数/人口(10 万人)^Rt」と「総人口」の関係は、関係式で評価するかは検討を要する。
「実効再生産数

都道府県別データで検証した結果に似た傾向が見ら(Rt)」を用いることで人口に依存しない「新規感染者れ、第 3 波で中程度の相関関係が観察され、第 2,4,5数」の地域間比較を可能にする新たな指標として「新波で相関度は低かった（第 2 波, R=0.20; 第 3 波,規感染者数/人口(10 万人)^Rt」が有効である可能性

R=0.45; 第 4 波, R=0.072; 第 5 波, R=-0.037; 図 6A）。

を示した。この指標は数値で感染動向を比較できる「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」と「人口密度」のことが利点であり、数値の高い地域は他の地域と比関係においては、第 3 波に加え第 2,5 波でも R=0.48

較して感染が広がる地域であるとわかる。さらに、〜0.60 と中程度の相関性が見られた（第 2 波, R=0.48;ある２つの因子が人口に相関する場合２つの因子同

第 3 波, R=0.55; 第 4 波, R=-0.027; 第 5 波, R=0.60;

士は一定の相関関係を示すが、新たな指標は感染状図 6B）。
「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」と「高齢況を表しながら人口と関連する要素を排除したため、化率」の関係は、第 2,5 波で R=-0.51〜-0.42 と中程他の人口関連因子との相関の有無を評価することも度の負の相関性が見られ、都道府県別データで検証可能となった。
「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」とした結果に似た傾向を示した（第 2 波, R=-0.42; 第 3「高齢化率」の関係は、都道府県別データ、都市別

波, R=-0.38; 第 4 波, R=0.037; 第 5 波, R=-0.51; 図

データともにある程度の負の相関関係が観察された。

6C）。

COVID-19 の感染拡大には、非高齢者層の寄与が大14

熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

図6

那須信他

都市別人口関連因子と人口^Rt で基準化した波ごとの新規感染者数の関係（総人口との関係 (A)、人口密度との関係 (B)、高齢化率との関係 (C)）

きいことが示唆されてきたが、本研究で用いた新規を加味したモデルの検討が有効かもしれない。
COVID-19 のパンデミックは 2 年以上続くが未だ感染者数/人口(10 万人)^Rt の指標からもその可能性は支持された。

根絶の兆しはなく、一方でウイルス株の変異やワク

第 3 波では、「新規感染者数/人口(10 万人)^Rt」とチンの開発などによってエンデミック（風土病）と「総人口」との間に高い相関性が見られ、第 2,4,5 波なる見方も広がる 23)。ウィズコロナ、アフターコロとは異なる状況が想定される。日本国内では第 2 波ナなど感染対策行動は今後も変化していくと思われから 3 波に当たる 2020 年 6 月から翌年 2 月は、夏るが、アウトブレイク（集団発生）はコロナウイル

季休暇や年末年始に合わせて人口の流動が活発化す

スに限らず過去繰り返し起こってきた 3,24)。COVID-る時期に当たった。加えて 2020 年 7 月 22 日から同19 への深い洞察は今後起こりうる未知のアウトブ

年 12 月頃まで政府主導の観光キャンペーン（GOTOレイクへの予備対策にもなると期待される。

キャンペーン）が実施された。国土交通省観光庁「観参考文献

光白書」によると、宿泊・飲食・観光業の活動指数
は、2020 年 4-5 月を底に上昇が始まり 2-4 倍にまで高まった 11 月をピークに再度減少に転じている 22)。
国外でも感染の波が再度高まり、ヨーロッパなど比較的感染の抑えられていた地域にも広がった

1)

1) WHO 「 Coronavirus (COVID-19) Dashboard 」（https://covid19.who.int/）。国2) 国 立 感 染 症 研 究 所 「 注 目 す べ き 感 染 症 」
https://www.niid.go.jp/niid/ja/2019-ncov/2487-

内の人口流動および海外からの流入などの点におい（て第 2〜5 波では異なる状況が想定される。流動人口

idsc/idwr-topic/9669-idwrc-2021.html）

15熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

3) Wu Z., et al: Characteristics of and Important Lessons

那須信他

11) 総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態

From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)

及Outbreak in China: Summary of a Report of 72 314（https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyous

Cases From the Chinese Center for Disease Control

ei/daityo/jinkou_jinkoudoutai-setaisuu.html）

and Prevention. Journal of the American Medical

12) 総務省統計局「第六十五回日本統計年鑑

Association,323(13):1239-1242,2020(DOI:Burdenof世28

10.1001/jama.2020.2648)
4) Globalび

帯数」

平成年」

（ https://www.stat.go.jp/data/nenkan/65nenkan/inde
DiseaseLongCOVIDx.html）

Collaborators: Estimated Global Proportions of13) 国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」

Individuals With Persistent Fatigue, Cognitive, and（ https://www.gsi.go.jp/KOKUJYOHO/MENCHO-

Respiratory

title.htm）

Symptom

Clusters

Following

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of print, 2022 (DOI: 10.1001/jama.2022.18931)（ http://www.iph.pref.osaka.jp/infection/disease/cor感染症」

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5) 厚生労働省 報道発表資料「新型コロナウイルスに関連した肺炎の患者の発生について（1 例目）」（ https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_08906.html ）6) CDC COVID-19 Response Team: Severe Outcomes15) NHK 特設サイト「新型コロナウイルス」都道府
県

別の感

染者

数

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data/）(COVID-19) - United States, February 12-March 16,16) 宮原麗子, 他: 新型コロナウイルス感染症の感2020. Morbidity and mortality weekly report,

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(DOI:10.15585/mmwr.mm6912e2)7) OnderG.,etal:17) 髙勇羅, 他: COVID-19 感染報告者数に基づく簡Case-Fatality

Rateand易 実 効 再 生 産 数 推 定 方 法 , Infectious Agents

Characteristics of Patients Dying in Relation toSurveillance Report, 42:128-129, 2021

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9) 厚生労働省 新型コロナウイルス感染症対策専

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解（2020年

3月

2日

2020. Japanese Journal of Infectious Diseases,） 」（ https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/newpa

74(2):157-160,

ge_00011.html）

10.7883/yoken.JJID.2020.471)

10) 総務省統計局「人口推計（2020 年 4 月 14 日公表）

2020

(DOI:21) 日本経済新聞 新型コロナ特集「チャートで見る」

日本の感染状況

新型コロナウイルス」（ https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2019np/index.ht（ https://vdata.nikkei.com/newsgraphics/coronaviruml）

s-japan-chart/）16

熊本大学医学部保健学科紀要第 19 号（2023）

22) 国土交通省観光庁「観光白書」（令和３年版）（ https://www.mlit.go.jp/statistics/file000008.html ）23) Nature EDITORIAL: COVID is here to stay:
countries must decide how to adapt. Nature,
601(7892):165, 2022 (DOI: 10.1038/d41586-02200057-y)24) Wikipedia

「基本

再生産数」

（https://ja.wikipedia.org/wiki/基本再生産数）

17

那須信他